我国人口老龄化影响经济增长的作用机制分析——基于中介效应视角的探讨

人口老龄化与经济增长的关系研究引起了学术界的高度关注,然而现有分析中少有针对人口老龄化如何影响经济增长等问题进行深入细致的探讨。为此,本文从中介效应角度出发,通过因素分解方法从理论上论证人口老龄化对经济增长的影响存在三种中介路径,即人口老龄化可以通过劳动生产率、劳动参与率以及劳动年龄人口比重影响经济增长速度,同时利用全国31个省市1990²012年的统计数据验证三个变量确实存在显著的中介效应。经测算发现我国人口老龄化通过劳动生产率和劳动年龄人口比重显著提升人均GDP的增长速度,而劳动参与率所带来的影响则为负。但从增长途径来看,人口老龄化主要通过劳动生产率来影响经济增长速度。主要原因在于生育率下降后,父母增加了对孩子的教育投资,高等教育规模的扩张虽然延迟了大量年轻劳动力进入劳动力市场的时间,但同时通过知识教育和技能培训为劳动生产率的快速提升积累了重要的人力资本。因此从实证覆盖的时间来看,人口老龄化影响经济增长的过程中劳动投入更多表现为质量(生产效率)上的优势,即通过提高劳动生产效率来实现经济水平的快速增长。     

北京劳动力供需变动趋势研究：2021—2035

在减量发展背景下,科学预测北京2021—2035年劳动力供需趋势对实现北京“十四五”规划和2035年远景目标具有重要意义。研究发现,若保持当前北京户籍人口每年净迁入水平与外来人口规模,即在基准预测方案下,即使在劳动参与率逐步提升、劳动力素质逐步提升和就业需求弹性持续下降的假定下,劳动力供给仍将持续下降。在提高户籍净迁入与外来人口规模的高方案下,劳动力供给有所提升,但仍然不能完全满足需求。同时,无论是基准方案还是高方案,2021—2035年,25—44岁“黄金”年龄组劳动力规模都将持续下降,而45—64岁组大龄劳动力规模都将大幅上升,劳动力市场的结构性矛盾将加剧。在此基础上,探索劳动力供需平衡实现路径,发现大幅提高45—64岁组劳动参与率是最为有效的提升劳动力供给的途径,同时提升劳动生产率是减少劳动力需求的有效途径。最后,分别从供给和需求两端提出政策建议：供给方面,推动大龄劳动年龄人口与女性人口就业,提高劳动参与率,增加劳动力供给规模,同时,增加教育投入与职业培训,提升劳动力质量,全面提升劳动力供给效率;需求方面,促进技术进步与经济增长方式转变,进而降低就业弹性,全面提高劳动生产率,减少...     

中国人口变动对经济增长影响的量化研究北大核心CSSCI

文章采用历史增长核算法,将经济增长分解为三个贡献要素,即劳动年龄人口规模的增长、劳动生产率的增长及劳动力利用效率的增长。在此基础上考察1991～2011年中国实际GDP增长和各贡献要素的变化特征和趋势,结果表明,劳动生产率的提升是中国过去20年经济增长的最主要动力,其次为劳动年龄人口的增长,而劳动力利用效率的影响为负。从未来趋势上看,我国人口年龄结构和总量变化都将对经济发展带来负面影响,短期看人口年龄结构的影响更大,中长期则人口总量的影响更大;劳动参与率的下降和工作时间的减少将使劳动力利用效率进一步下降;而近年来中国劳动生产率的增长速度放缓,这些因素预示着中国未来经济发展速度必然放缓。最后,文章提出促进农村劳动力向非农产业转移以提升总体劳动生产率,降低非充分就业率提升实际劳动力利用效率等政策建议。     

我国劳动力老化及其对社会经济发展影响的分析

目前,学界和政府决策者十分重视随着我国人口老龄化速度加快所引发的各个方面的问题,不过却极少关注在人口老龄化背景下劳动力老化所带来的种种后果,尤其是对未来社会经济发展的一系列影响。基于现有数据,分析我国劳动力老化的现状与特点,并预测21世纪上半叶劳动年龄人口结构及其老化的变动趋势。从劳动力老化对劳动生产率提高和产业结构调整两方面影响入手,探索劳动力老化对社会经济发展可能产生的一些负面影响,并提出对策性的思考与建议。     

环境污染对劳动生产率的影响研究

当前大多数文献考察了环境管制对劳动力市场的影响,而较少直接考察环境污染对劳动力市场的影响。因此文章将环境作为一种生产要素来建立局部均衡模型,并利用中国1991～2010年省级面板数据进行实证研究,结果发现,环境污染对劳动生产率的影响主要从污染对生产的影响和污染对劳动支付决策的影响两个渠道来实现;同时实证研究发现环境污染对当期的劳动生产率有显著的正效应,然而通过对劳动者劳动支付决策的影响会显著抑制下一期的劳动生产率,并且在环境污染规模较低时,环境污染规模的增加有利于劳动生产率的提高,而当环境污染规模较大时则会对劳动生产率有显著的抑制效应。     

中国城市经济效率测度研究

文章选取固定资产投资总额、劳动力作为投入变量,地区生产总值、地方财政预算内收入、职工工资总额作为产出变量,运用DEA分析法对中国城市经济效率进行了研究。研究发现,城市的纯技术效率、规模效率与城市所处的地理位置无关。城市规模效率与城市人口呈正相关关系,增加城市规模能够提高城市效率。中国近年来技术进步和技术效率呈轻微下降趋势,城市规模效率呈低速增长。技术进步和全要素生产率较高的城市以东部地区城市为主。在城市经济发展过程中应注意优化资源配置,加快技术进步。     

老龄化背景下中国劳动供给变动及其经济影响:基于CGE模型的分析

文章研究老龄化背景下中国未来劳动供给的变动趋势及其经济影响.基于可计算一般均衡(CGE)模型,将不同年龄劳动者在劳动效率方面的差异纳入劳动供给要素的考察范围,定量评估人口规模与年龄结构、劳动参与率与劳动力总量、有效劳动总量的变动趋势及其对劳动力要素价格、经济产出及产业结构变动的影响.结果表明,中国有效劳动供给在达到峰值后的降速将快于人口总量和劳动力总量的变动,且更具波动性;在以有效劳动衡量劳动供给变动的模拟情景下,21世纪上半叶中国GDP增长率的降速将快于只考虑人口总量或劳动力总量变动的情景;若只考虑劳动年龄人口变动对劳动供给的影响,而忽视不同年龄劳动者在劳动效率方面的异质性,则有可能低估未来经济增长.     

异质性劳动力流入对产业结构升级的影响研究——基于中国278个地级及以上城市面板数据的实证检验北大核心CSSCI

劳动力流入有高技能劳动力流入和低技能劳动力流入之分。基于1999~2017年中国278个地级及以上城市的面板数据,就异质劳动力流入对产业结构升级的影响进行定性和定量分析,结果发现:高技能劳动力流入率比低技能劳动力流入率更有利于促进产业结构升级,且在大型和特大型城市、东部地区城市表现得更为突出。因此,中国政府应提高流入城市的劳动力的素质、做好不同规模城市和不同地区城市的就业稳定工作,以助于异质劳动力流入并促进产业结构升级。     

数字经济发展、工作技能与工作变动

数字经济不仅会对劳动力的技能需求产生调整作用，而且会通过就业创造效应和替代效应引发劳动力的工作变动。本文从数字基础设施、数字产业化、产业数字化和数字创新四个维度综合衡量城市数字经济发展水平，引入CLDS微观数据库标识工作变动，进而基于宏微观数据匹配研究数字经济发展对劳动力工作变动的影响及作用机理。结果表明：城市数字经济发展显著提升了劳动力工作变动的概率。在使用Heckman两阶段回归解决样本选择偏差问题、采用工具变量进行内生性检验之后，结论仍然具有稳健性。从工作技能视角看，相对于工作中主要使用非常规工作技能的劳动力，使用中等常规技能和高等常规技能的员工更易发生工作变动。异质性分析发现劳动力的性别、教育水平、就业方式以及所处区域等特征均呈现出显著的差异。拓展分析表明随着数字经济渗透率以及资源配置效率的提升，劳动力发生工作变动的概率呈下降趋势。基于研究结论，建议继续高质量推进数字中国建设，加强数字经济与实体经济的融合发展；针对不同特征劳动力群体，根据劳动力市场新需求，引导劳动力及时提升自身工作技能水平，实现更高质量的充分就业。     

中国劳动质量与投入测算:1982～2050——基于偏好惯性视角的四维测算方法

文章基于教育资源供需偏好惯性的视角,通过构建劳动质量与投入四维计量模型,测算了中国1982~2050年劳动质量与投入变动情况。结果表明,得益于教育事业的快速发展,1982~2010年,中国劳动质量与劳动投入年均增长率分别高达2.92%和4.92%,劳动质量提升对劳动投入增长贡献度为59.4%;中国劳动质量仍会在今后25年内继续保持年均3.,58%的增长,从而极大削弱劳动人口规模下降对劳动投入的影响,中国劳动投入将在2040年迎来拐点,并进入下降期,比单纯以劳动力数量所衡量的劳动投入下降推迟24年;随着劳动力市场上受教育程度高的年轻劳动者对受教育程度较低的年长劳动者替代效应的减弱,2040年后中国劳动质量增速开始放缓,并于2050年前后进入平稳期。     

数字经济发展对劳动力价格扭曲的影响

数字经济的快速发展成为推动要素市场化配置改革的新路径,通过降低劳动力价格扭曲和提高劳动力配置效率的途径实现质量型“人口红利”对中国经济高质量发展至关重要。从市场分割和劳方谈判力量视角构建数字经济发展影响劳动力价格扭曲的作用机制,并基于中国城市层面数据,利用主成分分析法构建了数字经济发展指标,利用生产函数法测算了劳动力价格扭曲,探讨了数字经济发展对劳动力价格扭曲的影响。实证分析发现,推动数字经济发展有助于降低劳动力价格扭曲。从分地区层面来看,内陆地区的影响幅度较大;从城市规模层面来看,人口规模小于或等于500万的城市,数字经济发展对劳动力价格扭曲具有显著的降低作用;从时间层面来看,2012年之后的降低作用持续显著。机制分析发现,数字经济发展将会通过降低市场分割和增强劳方谈判力量的渠道降低劳动力价格扭曲。面板分位数模型分析发现,在劳动力价格扭曲程度越大的城市,数字经济发展对劳动力价格扭曲的降低效果越好。     

数字化转型对劳动力技能结构升级的影响研究——基于上市公司数据的文本分析

伴随数字经济的快速发展，数字技术对劳动力技能结构的影响日益成为学术界关注的重点。文章利用2011～2020年沪深A股上市公司数据，基于国家政策语义与公司财务报告匹配构建企业数字化转型指标，从微观视角探究企业数字化转型对劳动力技能结构优化升级的影响及作用机制。研究发现：（1）企业数字化转型能够显著优化劳动力技能结构，表现为提高专业技术人员等从事复杂性工作的高技能劳动力占比，而降低从事重复性的低技能劳动力占比。该结论在“宽带中国”战略作为准自然实验等内生性检验以及一系列稳健性检验后仍然成立。（2）数字化转型会大幅度提高企业的生产效率，引发劳动要素在企业间的重新配置，从而优化企业的劳动力技能结构。（3）数字化转型在提高生产率的同时也会带来产出规模的扩大，导致企业增加对劳动力的需求，进而优化劳动力技能结构。（4）异质性分析表明，企业层面，技能水平越高和吸收能力越强，数字化转型对劳动力技能结构优化作用越强；地区层面，在劳动力保护程度较低和经济较发达的地方，数字化转型对劳动力技能结构的优化作用更为明显；行业层面，数字化转型对资本技术密集型的作用效果更为显著。     

数字经济对产业升级与就业调整的影响

文章基于数字经济影响产业升级与就业调整的理论分析,利用2011～2019年中国30个省的统计数据实证检验数字经济、产业升级与就业调整之间的关系。研究发现,数字经济不仅能够推动产业升级,而且有利于提升就业水平。在产业内,数字经济能够提升高技术制造业的就业占比,同时减少低技术制造业的就业占比,劳动力由低技术部门向高技术部门转移;在产业间,数字经济有利于提高第三产业就业占比,降低第一、第二产业的就业占比,劳动力从第一、第二产业向第三产业转移;数字经济显著提升高学历劳动力的就业占比,不利于低学历劳动力就业。当前产业升级与稳就业总体能够协同推进,但存在短期的失业问题,公共政策应注重推动数字产业化和产业数字化,提升劳动力的数字技能,保障低学历失业群体的基本权益。     

人工智能应用对劳动工资的影响及偏向性研究

文章通过引入含有时间分配的效用函数拓展任务模型,分析人工智能应用对劳动工资的影响及作用机制,并运用中国家庭追踪调查数据进行实证检验。研究发现：（1）人工智能应用对劳动工资有负向冲击,主要通过缩短劳动工时和劳动岗位更替实现。一方面,智能机器的应用将劳动者从部分繁重的工作任务中解脱出来,减少劳动者的工作时间,从而降低工资;另一方面,机器的应用会直接替代劳动,技能“折旧效应”使其在劳动力市场上难以获得长期稳定的工作,且机器人大规模应用会弱化企业对劳动的依赖,用工关系的短期化也将引发劳动岗位的频繁更替,对劳动者的工资产生负面影响。（2）人工智能应用对不同技能劳动者工资的影响具有偏向性,劳动者技能水平的提升可以缓解人工智能应用对工资的负向冲击;人工智能应用对工资的负向影响会随着劳动者执行任务的复杂度和认知要求的提高而弱化。文章认为,要制定收入分配调节政策以平抑人工智能应用的冲击;提高劳动者的技能水平和职业转换能力,促使劳动力市场上形成“技能—岗位”匹配的良性互动。     

“刘易斯拐点”的中国现实判断

文章对中国是否进入"刘易斯拐点"进行了探讨,认为现阶段中国农村劳动力转移已进入关键时期,转型期中国农村劳动力转移呈现出更为复杂的特点,但不符合刘易斯二元经济理论的基本条件。要实现劳动力有序有效转移,应进一步完善农村劳动力政策:公共财政支持建立农村青年技能培训和转移就业综合服务体系;加快城市化进程促进更多农村剩余劳动力有效转移;逐步构建城乡统一、全国一致的基础性社会保障制度;率先推动实现区域内城乡居民间基本公共服务同质同价;实现农村劳动力从农村劳动者向工业劳动者的真正转变。     

中国人口老龄化对劳动生产率的影响分析——基于非线性方法的实证研究

提高劳动生产率是经济发展实现高质量转变的关键因素。当前我国社会全面进入老龄化阶段,人口老龄化程度的加深对劳动生产率的影响日益引起社会各界广泛关注。围绕两者关系进行深入分析不仅有助于我们深入理解人口老龄化的经济效应,同时对于我们更好应对人口老龄化问题将具有重要指导作用。本文采用非线性方法就我国人口老龄化对劳动生产率的影响进行深入研究,通过对1990-2012年31个省份的面板数据进行实证分析后发现:由于我国处于老龄化社会的初期阶段,人口老龄化程度的加深对劳动生产率的增长具有明显提升作用,但从门槛模型结果来看,在老龄化程度较高的地区,人口老龄化对劳动生产率的提升作用已开始有所减弱,这种"增长渐进式衰减"应引起社会各界的高度重视。当前政府应抓住老龄化社会初期的发展机遇,加快建成产学研人才培养体系,为日后有效促进劳动生产率的快速提升提供充足的人才储备基础;同时社会各界应积极应对未来高度老龄化社会对劳动生产率的负面冲击,通过交流合作等方式进一步为开发老年人口红利寻找机遇。     

基于广义人口结构的区域劳动生产率差异分析

人口结构变动通过作用于物质资本和人力资本积累影响区域劳动生产率.本文采用中国1993-2014年29个省份的面板数据,对从人口年龄、性别、城乡分布以及受教育程度四个方面所衡量的广义人口结构对区域劳动生产率的影响进行了实证研究.结果发现,人口结构对劳动生产率的影响在东、中、西部三大区域存在较大差异,其中少儿抚养比下降、老年抚养比上升带来的正向影响仅在东部和西部地区显著,人口城镇化为东部地区带来正向效应,却对西部地区产生抑制作用.高中教育对劳动生产率没有明显的推动作用,大专及以上高等教育则带来了正向影响.研究还发现,性别比例在中部地区导致劳动生产率呈现倒"U"型的变动过程,而其在西部地区则表现为"U"型的变动过程.由此,隐含的政策含义是:提高劳动生产率、缩小地区差异,有必要进一步放开生育政策,提高女性劳动力占比,均衡男女边际生产率,积极推进欠发达地区就近城镇化.     

产业数字化的就业技能结构效应研究

以数字技术和实体经济融合为特征的产业数字化快速发展,衍生出多种新型就业形态,对就业技能结构产生了深刻影响。在分析产业数字化对劳动力就业技能结构影响机理基础上,文章基于国家统计局2021年颁布的数字经济产业统计分类标准构建了产业数字化综合指标体系,利用熵值法测算出2011～2020年中国各地区产业数字化水平,构建固定效应基准回归模型和调节效应模型,从省际层面实证检验了产业数字化对就业技能结构的效应。结果表明产业数字化提高了中高技能劳动力就业比重,降低了低技能劳动力就业份额,优化了就业技能结构。其中,产业结构高级化和互联网发展水平在产业数字化对劳动力就业技能结构的影响中发挥了调节作用。产业结构高级化和互联网发展水平均正向调节了产业数字化对高技能劳动力就业的促进作用,减弱了产业数字化对中等技能劳动力就业的正效应。异质性研究表明东部地区产业数字化对就业技能结构影响显著,而中西部地区影响并不明显。进一步拓展分析发现地区外包水平会强化产业数字化对高技能劳动力就业的促进作用。因此,建议加快产业数字化进程、提升全社会劳动力数字技能水平、完善区域协调发展、提高FDI和外包质量,发挥产业数字化对就业技能结...     

工业机器人应用、劳动保护与异质性技能劳动力就业

工业机器人应用呈现“井喷式增长”态势,其可能带来的“机器替代劳动”问题也引发广泛讨论。在机器人应用带来生产率提升的同时,如何发挥劳动保护政策的缓冲作用,帮助技术变革脆弱群体实现技能提升和就业转移,促进经济增长和就业稳定的持续平衡,便成为政策制定部门必须面对的一个重要议题。基于2012—2020年中国省级面板数据,探讨工业机器人应用对就业技能结构的影响,并考察劳动保护在“机器换人”中的缓冲作用。估计结果证实：工业机器人应用导致就业技能结构呈现单极化特征,即工业机器人应用促进高技能劳动力就业的同时,挤出中等技能劳动力,但对低技能劳动力就业的影响并不显著;在利用工具变量法和PSM-DID处理内生性后,结论依然稳健。区域异质性分析表明,东部地区工业机器人应用对就业技能结构的影响呈现偏向高技能型的单极化趋势,西部地区的工业机器人应用在增加低技能劳动力就业的同时,挤压中高技能劳动力的就业空间,对中等技能劳动力产生更为明显的替代效应,就业技能结构呈现偏向低技能型的单极化特征。劳动保护的调节效应分析进一步显示,随着工会力量的加强,工业机器人应用对低技能劳动力的替代效应逐渐增强,而对中等技能劳动力的替代...     

《劳动合同法》对企业劳动力配置效率的影响

劳动力的高效配置对中国经济高质量发展具有重要意义。文章以《劳动合同法》实施为外生冲击,基于中国工业企业数据库并利用双重差分法研究了劳动保护对企业劳动力配置效率的影响。研究结果显示,《劳动合同法》的实施优化了企业劳动力配置效率。机制分析表明,尽管《劳动合同法》的实施限制了企业用工灵活性,但有助于矫正企业工资负向扭曲、缩小工资水平与劳动边际产出价值之间的“剪刀差”,有利于减少企业超额雇员情况;同时提高了低生产率企业退出市场的概率,促使更多的劳动力流向劳动力配置不足的高生产率企业。异质性分析表明,劳动保护对企业劳动配置效率的提升在劳动配置过度的企业、非国有企业和法律制度环境较好地区的企业更为明显。文章拓展了《劳动合同法》经济效应的评估范畴,从劳动保护视角为优化企业要素配置、促进中国经济高质量发展提供政策参考。